Katalysatoren virtuell bewerten und optimieren - mithilfe mathematischer Methoden
Fraunhofer ITWM im Rahmen des Leistungszentrums beteiligt am BMBF-Verbundprojekt»ML-MORE«
(PresseBox) - Katalysatoren in Fahrzeugen helfen, die Schadstoffe in den Abgasen zu reduzieren. Um die katalytischen Filter so weiterzuentwickeln, dass sie noch effizienter arbeiten, baut die Industrie auf innovative mathematische Methoden und Maschinelles Lernen: Im jetzt gestarteten Verbundprojekt »ML-MORE« (Maschinelles Lernen und Modellordnungsreduktion zur Vorhersage der Effizienz katalytischer Filter) kooperieren Forschende des Exzellenzclusters Mathematik Münster der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster (WWU) mit dem Fraunhofer ITWM (im Rahmen des Leistungszentrums Simulations- und Software-basierte Innovation), der Universität Stuttgart, der Technischen Universität Darmstadt und der Umicore AG & Co. KG, einem Materialtechnologie- und Recyclingkonzern. Das Bundesministerium für Bildung und Forschung fördert das Projekt im Rahmen des Programms »Mathematik für Innovationen als Beitrag zur Methodenentwicklung im Umgang mit großen Datenmengen« über eine Laufzeit von drei Jahren mit insgesamt rund einer Million Euro.
Vorhandenes Netzwerk und Synergien nutzen
Prof. Dr. Mario Ohlberger vom Institut für Analysis und Numerik koordiniert das Projekt. »In den Bereichen der Modellreduktion und des Maschinellen Lernens erzielt die Mathematik derzeit große Fortschritte, die wir nun mit Umicore für industrielle Anwendungen nutzen.« Das Projekt startete aufgrund der derzeitigen Situation per Video-Konferenz. Von Vorteil ist, dass fast alle Projektbeteiligten sich schon lange kennen und bereits oft kooperiert haben. »Besonders freut mich, dass wir erneut mit dem Fraunhofer ITWM im Rahmen des Leistungszentrums Simulations- und Software-basierte Innovation zusammenarbeiten«, betont Mario Ohlberger.
Das Leistungszentrum ist ein enger Partner des Exzellenzclusters Mathematik Münster. »Unser Ziel ist der Transfer von Ergebnissen aus der Grundlagenforschung in die Wirtschaft«, erläutert Dr. Konrad Steiner, Geschäftsführer des Leistungszentrums. »In dieser Hinsicht ist das neue Projekt mit seinen Akteuren aus Hochschulen und Industrie ein Paradebeispiel für eine vielversprechende Vernetzung.«
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Modelle und Simulation für Vorhersage der Effizienz
Wie kann Mathematik dazu beitragen, das Design der katalytischen Komponenten zu bewerten und die damit verbundenen Prozesse zu optimieren? Für Katalysatoren werden poröse Materialen verwendet, die man sich wie einen harten Schwamm vorstellen kann. In den Poren befinden sich katalytische Partikel, die gezielt eine chemische Reaktion zum Abbau von Schadstoffen beschleunigen. Simulationen der dort auf der sogenannten Porenskala ablaufenden Prozesse sind sehr komplex und führen zu sehr großen Datenmengen. Die ML-MORE-Projektgruppe hat das Ziel, diese Simulationen mittels Modellreduktion und datenbasierter Methoden des Maschinellen Lernens zu beschleunigen, um so zuverlässige Modelle für die Vorhersage der chemischen Konversionsrate, also der Effizienz des katalytischen Filters, zu generieren.
Fraunhofer ITWM unterstützt mit Simulationsexpertise
Prof. Dr. Martin Votsmeier von der TU Darmstadt entwickelt Modelle der chemischen Reaktionen in den Katalysatoren. Der Industriepartner Umicore stellt Geometriedaten zur Porenstruktur der Katalysatoren zur Verfügung, beispielsweise aus computertomographischen Aufnahmen. Das Team des Fraunhofer ITWM unter Leitung von Prof. Dr. Oleg Iliev und Dr. Konrad Steiner implementiert die chemischen Modelle in ein geometrisches räumliches Modell der komplexen Porenstruktur und ermöglicht damit virtuelle Experimente zur Funktionsfähigkeit der Katalysatoren. Diese geben Aufschluss darüber, wie gut der katalytische Filter arbeitet. Die Simulationen sind jedoch zu aufwendig und teuer, um einen umfangreichen Satz an Trainingsdaten für Verfahren des Maschinellen Lernens zu generieren. Deshalb kommt die Modellordnungsreduktion (MOR) ins Spiel: Die Forschergruppe aus Münster entwickelt auf Basis der ITWM-Daten reduzierte Modelle, sodass in wesentlich kürzerer Zeit mehr Trainingsdaten generiert werden können. Diese Ergebnisse nutzen Prof. Dr. Bernard Haasdonk und sein Stuttgarter Team, um mittels innovativer Methoden des Maschinellen Lernens schnell auswertbare Modelle zur Effizienzvorhersage von Katalysatoren zu entwickeln.
Abschließend werden alle Ergebnisse des Projekts in ein neues ML-Tool integriert, das den Industriepartner Umicore bei der Entwicklung katalytischer Filter unterstützt ? und darüber hinaus auf andere vergleichbare Prozesse übertragbar ist.
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Datum: 14.04.2020 - 14:02 Uhr
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